Ingénieur en Machine Learning : Concevoir et Déployer des Modèles IA en Entreprise | Formation professionnelle Corsential

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Ingénieur en Machine Learning : Concevoir et Déployer des Modèles IA en Entreprise en fait partie.

Cette formation professionnelle permet aux participants de maîtriser les étapes clés du cycle de vie d'un projet de Machine Learning en entreprise : de l'analyse des données à l'intégration des modèles en production. Axée sur la pratique, elle couvre les techniques avancées de prétraitement, de sélection de modèles, d'optimisation des hyperparamètres et de déploiement sécurisé. Destinée aux équipes techniques et métiers, elle inclut des ateliers concrets et des bonnes pratiques pour garantir la qualité et la maintenance des solutions IA. La certification RNCP Niveau 7, co-délivrée avec une école d'ingénieurs reconnue, valide les compétences acquises.

Objectifs

• Comprendre les enjeux métiers du Machine Learning en entreprise", "Maîtriser les techniques de prétraitement et de feature engineering pour des données structurées et non structurées", "Sélectionner et entraîner des modèles adaptés aux cas d'usage business", "Optimiser les hyperparamètres et évaluer rigoureusement les performances des modèles", "Déployer des solutions IA en production avec des outils adaptés à l'écosystème entreprise"]

Programme

[{"module": "Cycle complet d'un projet Machine Learning : de l'idée à la production", "content": "1. Cadrage du projet IA : alignement avec les objectifs métiers et identification des données disponibles (30 min). 2. Préparation des données : nettoyage, transformation, et enrichissement pour un entraînements efficace des modèles (1h30). 3. Sélection des algorithmes : régression, classification, clustering, et architectures neuronales simples adaptées aux contraintes entreprise (1h). 4. Entraînement et évaluation des modèles : métriques adaptées, validation croisée, et interprétation des résultats (1h30). 5. Optimisation des modèles : techniques de grid search, random search, et optimisation bayésienne pour gagner en performance (1h). 6. Industrialisation : packaging des modèles, création d

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).